'Bộ não' mới của Nvidia nhanh hơn 7,5 lần, giúp tạo robot

Nvidia gọi Jetson AGX Thor là "bộ não robot". Tuần trước, hãng chip AI số 1 thế giới của Mỹ cho biết Jetson AGX Thor sẽ được giao vào tháng 9 tới và giúp khách hàng tạo ra robot.

Sau khi một công ty sử dụng bộ công cụ dành cho nhà phát triển để tạo mẫu robot của họ, Nvidia sẽ bán các mô đun Thor T5000 có thể được lắp đặt trong robot sẵn sàng để sản xuất. Nếu một công ty cần hơn 1.000 Thor T5000, Nvidia sẽ tính phí 2.999 USD cho mỗi mô đun.

Jensen Huang, Giám đốc điều hành Nvidia, cho biết ngành robot học là cơ hội tăng trưởng lớn nhất của công ty ngoài trí tuệ nhân tạo (AI). AI là lĩnh vực giúp doanh số tổng thể của Nvidia tăng hơn gấp ba lần trong hai năm qua.

Deepu Talla, Phó chủ tịch mảng robot và AI biên (edge AI) của Nvidia, phát biểu với các phóng viên: "Chúng tôi không chế tạo robot và ô tô, nhưng hỗ trợ toàn bộ ngành công nghiệp bằng các máy tính hạ tầng và phần mềm liên quan".

Jetson AGX Thor được xây dựng trên bộ xử lý đồ họa (GPU) Blackwell, là thế hệ công nghệ hiện tại của Nvidia được sử dụng trong chip AI, cũng như chip dành cho game máy tính.

Nvidia cho biết Jetson AGX Thor nhanh hơn 7,5 lần so với thế hệ trước. Theo Nvidia, điều đó cho phép Jetson AGX Thor chạy các mô hình AI tạo sinh, gồm các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình thị giác có thể diễn giải thế giới xung quanh chúng, rất cần thiết cho robot hình người. Jetson AGX Thor được trang bị 128GB bộ nhớ, rất cần thiết cho các mô hình ngôn ngữ lớn.

Nvidia cho biết các công ty bao gồm Agility Robotics, Amazon, Meta Platforms và Boston Dynamics đang sử dụng chip Jetson AGX Thor của họ. Ngoài ra, Nvidia đã đầu tư vào công ty robot Field AI.

Jetson AGX Thor được Nvidia gọi là "bộ não robot" - Ảnh: Getty Images

Lĩnh vực robot học vẫn là một mảng kinh doanh nhỏ với Nvidia, chiếm khoảng 1% tổng doanh thu, dù công ty đã ra mắt một số chip robot mới kể từ năm 2014. Dù vậy, mảng kinh doanh này đang phát triển nhanh chóng.

Gần đây, Nvidia đã hợp nhất các đơn vị kinh doanh của mình, cụ thể là gộp bộ phận ô tô và robot. Đơn vị đó đã báo cáo doanh thu quý 1/2025 là 567 triệu USD, tăng 72% so với cùng kỳ năm trước.

Công ty cho biết Jetson AGX Thor cũng có thể được sử dụng cho ô tô tự lái, đặc biệt là từ các thương hiệu Trung Quốc. Nvidia gọi chip ô tô của mình là Drive AGX, dù tương tự chip robot nhưng chạy hệ điều hành Drive OS đã được điều chỉnh cho các mục đích sử dụng xe hơi.

Tại CES (triển lãm điện tử tiêu dùng lớn nhất thế giới) đầu năm nay, Nvidia đã giới thiệu mô hình nền tảng Cosmos, có khả năng tạo video chân thực để huấn luyện robot và ô tô tự lái với chi phí thấp hơn so với sử dụng dữ liệu thông thường.

Bằng cách tạo ra dữ liệu huấn luyện tổng hợp trong ngành công nghệ, Cosmos giúp robot và ô tô hiểu thế giới vật lý tương tự cách mô hình ngôn ngữ lớn giúp chatbot tạo phản hồi ngôn ngữ tự nhiên.

Người dùng có thể đưa cho Cosmos một mô tả văn bản để tạo ra video về một thế giới tuân theo các quy luật vật lý. Điều này hứa hẹn sẽ rẻ hơn nhiều so với cách thu thập dữ liệu hiện nay. Ví dụ, muốn huấn luyện ô tô tự lái, các công ty hiện cần có những đội xe chạy trên đường để thu thập dữ liệu. Trong khi đó, robot hình người thường được huấn luyện bằng cách cho con người thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

Tuy nhiên, Jensen Huang cảnh báo rằng Cosmos cần thêm nhiều dữ liệu trước khi đạt đến "khoảnh khắc ChatGPT". Cosmos sẽ được cung cấp theo giấy phép mở, tương tự mô hình ngôn ngữ lớn Llama 3 của Meta Platforms đang được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghệ.

"Chúng tôi thực sự hy vọng Cosmos sẽ làm cho thế giới robot và AI công nghiệp những điều giống Llama 3 từng thực hiện cho AI doanh nghiệp", ông nói.

Tại CES 2025, Nvidia còn thông báo Toyota Motor sẽ sử dụng chip Orin và hệ điều hành ô tô của họ để cung cấp hỗ trợ lái xe tiên tiến trên một số mẫu. Tuy nhiên, chi tiết về các mẫu ô tô không được tiết lộ.

CEO Nvidia đặt cược lớn vào lĩnh vực robot học và AI vật lý

Jensen Huang nhiều lần bày tỏ niềm tin vào một tương lai bị chi phối bởi AI vật lý, nơi robot đóng vai trò quan trọng trong cả công nghiệp lẫn đời sống hàng ngày.

AI vật lý là một khái niệm rộng, dùng để chỉ sự kết hợp giữa AI với các hệ thống vật lý như robot, máy móc, thiết bị thông minh, xe tự lái, máy bay không người lái, cánh tay máy… Mục tiêu chính của AI vật lý là cho phép các hệ thống không chỉ xử lý thông tin, đưa ra quyết định mà còn tương tác trực tiếp và thực hiện hành động trong thế giới thực.

“Tôi rất thích ý tưởng rằng mình sẽ có một R2-D2, một C-3PO riêng, R2-D2 sẽ đi theo tôi và với nhiều người trẻ bây giờ, họ sẽ có một R2-D2 đồng hành suốt cuộc đời”, ông nói vào tháng 9.2024.

R2-D2 và C-3PO là hai nhân vật robot nổi tiếng trong loạt phim khoa học viễn tưởng Star Wars (Chiến tranh giữa các vì sao). Chúng là biểu tượng của AI vật lý trong trí tưởng tượng, được yêu thích bởi cả trẻ em lẫn người lớn trên khắp thế giới.

Tại cuộc họp cổ đông thường niên của Nvidia cuối tháng 6, Jensen Huang gọi robot học là cơ hội lớn nhất tiếp theo sau AI với hãng này. Đơn vị kinh doanh mảng ô tô và robot học của Nvidia đạt doanh thu 567 triệu USD, tương đương khoảng 1% tổng doanh thu trong quý 1/2025.

“Chúng tôi đang hướng đến một tương lai có hàng tỉ robot, hàng trăm triệu xe tự lái và hàng trăm nghìn nhà máy tự động hóa có thể đều được vận hành bằng công nghệ của Nvidia”, tỷ phú 62 tuổi người Mỹ gốc Đài Loan tuyên bố.

Jensen Huang nói thêm rằng xe tự lái, mà theo ông sẽ là ứng dụng thương mại đầu tiên của robot học, là một trọng tâm lớn với Nvidia.

Hôm 22.8 vừa qua, Jensen Huang đã đến thành phố Đài Bắc (Đài Loan) để thăm TSMC, nơi hoàn tất thiết kế để bắt đầu sản xuất 6 chip hoàn toàn mới cho Nvidia, gồm cả một GPU (bộ xử lý đồ họa) mới và một bộ xử lý quang tử silicon dành cho siêu máy tính kiến trúc Rubin thế hệ tiếp theo của Nvidia.

TSMC là hãng sản xuất chip theo hợp đồng số 1 thế giới.

Giám đốc điều hành Nvidia nói: “Đây là kiến trúc đầu tiên trong lịch sử chúng tôi mà mọi chip đều mới và mang tính cách mạng. Chúng tôi đã hoàn tất thiết kế để bắt đầu sản xuất toàn bộ các chip”.

Sơn Vân